-
Google és a Tel Aviv-i Egyetem Mélyíti Mesterséges Intelligencia Kutatási Együttműködését
A Google és a Tel Aviv-i Egyetem (TAU) hosszú múltra visszatekintő, sikeres együttműködése tovább mélyül: 2026 és 2028 között egy új, hároméves kutatási program indul, melyet a Google.org egymillió dolláros támogatással segít. A partnerség célja, hogy előmozdítsa az alapkutatásokat a mesterséges intelligencia (MI) területén, miközben erősíti a helyi tudományos és oktatási környezetet. Az együttműködés hivatalosan 2020-ban indult, és azóta számos közös projekt született az egyetem MI és adattudományi központja, a TAD, valamint a Google Research között. Ezek a kezdeményezések az MI társadalmi hasznosítását és fenntarthatóságát célozzák, például az oktatás, a környezetvédelem és a közegészségügy területein. Több mint húsz kutatási projekt indult el, amelyek között szerepelnek olyan témák, mint a nyelvi…
-
Új kutatás bizonyítékot talál az AI modellek önreflexiós képességeire
Az utóbbi években az MI fejlődése elképesztő ütemben halad, és egyre többször merül fel a kérdés: vajon a mesterséges intelligencia képes-e önreflexióra, vagyis arra, hogy felismerje és elemezze saját „gondolatait”? Egy friss kutatás most betekintést enged ebbe a kérdésbe, különösen a Claude nevű nagy nyelvi modellek kapcsán. Bár az eredmények még korlátozottak és nem megbízhatóak minden helyzetben, jelentős előrelépést jelentenek az AI átláthatóságának és megbízhatóságának javításában. Mi az az önreflexió az AI esetében? Az önreflexió alatt azt értjük, amikor egy AI képes „tudatában lenni” saját belső folyamatainak, vagyis felismerni, hogy milyen belső állapotok, gondolatok vezérlik a válaszait. Míg az emberek ezt a képességet természetes módon használják a döntéseik és gondolkodásuk…
-
Nvidia: Hogyan változott egy kis labor a technológiai óriássá?
A technológiai világban mindig is izgalmas események zajlanak, különösen, amikor egy cég, mint az Nvidia, újabb mérföldkőhöz ér. Az Nvidia, amely a videójátékok világából indult, mára már a mesterséges intelligencia (AI) terén is kiemelkedő szereplővé vált. De hogyan is jutottak el idáig? A válasz mögött egy egykori kicsi kutató labor áll, amely mára több mint 400 embernek ad otthont, és a cég innovációs motorjává vált. A kutatás és fejlesztés szerepe Bill Dally, az Nvidia vezérigazgatója, 2009-ben csatlakozott a cég kutatócsoportjához, amikor az mindössze egy tucat alkalmazottat foglalkoztatott, és a ray tracing technikára összpontosított. Dally érkezése óta a labor jelentős növekedésen ment keresztül, és most már olyan technológiák fejlesztésén dolgozik, amelyek…
-
AI Pontosság: Működik-e a Fenyegetés? Tudományos Teszt Eredményei
A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése és alkalmazása az utóbbi években robbanásszerűen növekedett, és egyre több kutatás foglalkozik azzal, hogyan lehet javítani az AI rendszerek teljesítményét. Egy friss kutatás során a Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolájának kutatói azt vizsgálták, hogy Sergey Brin, a Google társalapítójának javaslata, miszerint a mesterséges intelligenciát fenyegetések hatására lehetne jobban teljesíteni, valóban működik-e. Az eredmények meglepőek voltak, hiszen egyes esetekben a fenyegetések alkalmazása 36%-kal javította a válaszok pontosságát, de a kutatók figyelmeztettek arra, hogy az ilyen módszerek használata kiszámíthatatlan eredményekhez vezethet. A kutatás célja és módszertana A kutatók két bevett vélekedést teszteltek, amelyek a mesterséges intelligencia teljesítményének javítását célozzák: az egyik a jutalmazás, a másik pedig a fenyegetés.…
-
AI Pontosság: Működik a Fenyegetés, vagy Csak Mítosz?
A mesterséges intelligencia (AI) világában folyamatosan új módszereket keresnek a teljesítmény javítására. Nemrégiben a kutatók arra voltak kíváncsiak, hogy Sergey Brin, a Google egyik alapítója által javasolt szokatlan módszer, a gépek megfenyegetése, valóban növelheti-e az AI rendszerek pontosságát. A kutatás során kiderült, hogy bizonyos esetekben a fenyegetés valóban javíthatja a válaszok minőségét, de a kutatók figyelmeztettek, hogy az ilyen megközelítések kiszámíthatatlan eredményekhez vezethetnek. Kutatás és módszertan A kutatást a Pennsylvaniai Egyetem Wharton Üzleti Iskolájának kutatói végezték. A kutatás során különböző AI modellek válaszait tesztelték, köztük a Gemini és a GPT-4o modelleket, több mint 100 kérdésre adott válaszokat elemezve. A kutatók két fő benchmarkot használtak, amelyek a PhD szintű biológiai, fizikai…
